Автоматическая система для анализа количественных характеристик глазного дна при агрессивной ретинопатии недоношенных

     Искусственный интеллект (artificial intelligence – AI) был впервые описан уже более 50 лет назад. В последние 5–10 лет благодаря увеличению мощности современных устройств и накоплению больших баз данных появилась новая концепция AI – глубокое обучение (DL). Сегодня она стала активно внедряться в клиническую практику.

    Технология AI может быть применима к различным методам офтальмологической визуализации: фотографиям глазного дна, снимкам ОСТ, фотографиям с щелевой лампы и т. д. Анализируя изображения, AI может в автоматическом режиме ставить диагноз, определять стадию заболевания и рекомендовать лечение. В клинической практике AI уже используется для диагностики и мониторинга диабетической ретинопатии, глаукомы, возрастной макулярной дегенерации и катаракты.

    Сейчас исследователи начали внедрять AI и в диагностику ретинопатии недоношенных. Агрессивная задняя ретинопатия недоношенных – это угрожающее зрению заболевание со значительной скоростью прогрессирования вплоть до полного отслоения сетчатки. Ученые создали автоматическую систему обнаружения признаков агрессивной ретинопатии по фотографиям глазного дна, полученных, например, с помощью RetCam.

    Применив в своей работе технологию глубокого обучения, авторы количественно охарактеризовали агрессивную заднюю ретинопатию недоношенных по демографическим показателям, частоте прогрессирования заболевания и по степени тяжести. Они проанализировали 5945 изображений глазного дна 947 пациентов из 8 североамериканских центров; всем изображениям глазного дна была присвоена оценка от 1 до 9(рис.).

    По результатам своей работы исследователи сделали вывод, что с помощью глубокого обучения тяжесть заболевания поддается количественной оценке, которая действительно коррелирует с клинически выявленными категориями заболеваний. AI позволял дифференцировать случаи ретинопатии недоношенных на те, которые требовали активного лечения, и те, которые не требовали вмешательства. Авторы полагают, что анализ количественных характеристик глазного дна может помочь улучшить диагностику и лечение угрожающей зрению агрессивной задней ретинопатии недоношенных.

    

    Bellsmith K.N.,, Brown J., Kim S., Kalpathy-Cramer J., Chiang M.F., Campbell J.P. Aggressive Posterior Retinopathy of Prematurity. Clinical and Quantitative Imaging Features in a Large North American Cohort. Ophthalmology. 2020;127(80): 1105-1112